| 講演名 | 2023-12-21 LSTMを用いたバドミントンラリー解析 吉永 温司(熊本大), 木山 真人(熊本大), 尼﨑 太樹(熊本大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，AI(Artificial Intelligence) によるスポーツの戦術支援技術として，バドミントンのラリー解析を行う．バドミントンでは、特定の選手が頻繁に使用する戦術の傾向や、試合や対戦相手によって戦術が変化する傾向を捉えること等が求められる．このような傾向を捉えるためには，ラリー単位の戦術的な特徴を取り出し，ラリー同士を適切に比較することが必要になる．そこで，本研究では，選手の位置座標とショットの種類や相互作用を考慮したバドミントンラリーの特徴抽出を目的として研究を行った．本研究では，LSTM を用いたAutoEncoder を学習させ，ラリーの特徴抽出器として活用するというアプローチをとった．そして，本手法によって抽出された特徴ベクトルを用いて，トップ選手の試合データのクラスター解析を行った． |
| 抄録(英) | In this study, we analyze badminton rallies as a tactical support technology for sports using AI. In badminton, it is required to capture trends in tactics frequently used by specific players and trends in tactics that change depending on matches and opponents. In order to capture such trends, it is necessary to extract tactical characteristics of each rally and compare rallies appropriately. Therefore, this research was conducted to extract the features of badminton rallies, taking into account the positional coordinates of players, shot types and interactions. In this study, we took the approach of training an LSTM-based AutoEncoder and using it as a feature extractor for rallies. The feature vectors extracted by this approach were used to perform cluster analysis of top players’ game data. |
| キーワード(和) | 深層学習 / LSTM / データマイニング / スポーツデータ / クラスタリング |
| キーワード(英) | Deep Learning / LSTM / Data Mining / Sports Data / Clustering |
| 資料番号 | IBISML2023-35 |
| 発行日 | 2023-12-13 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2023/12/20(から2日開催) |
| 開催地（和） | 国立情報学研究所 |
| 開催地（英） | National Institute of Informatics |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | machine learning, etc. |
| 委員長氏名（和） | 杉山 将(東大) |
| 委員長氏名（英） | Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 神嶌 敏弘(産総研) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Toshihiro Kamishima(AIST) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 岩田 具治(NTT) / 中村 篤祥(北大) |
| 幹事氏名（英） | Tomoharu Iwata(NTT) / Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 河原 吉伸(阪大) / 鈴木 大慈(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshinobu Kawahara(Osaka Univ.) / Taiji Suzuki(Univ.of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | LSTMを用いたバドミントンラリー解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Badminton Rally Analysis Using LSTM |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | LSTM / LSTM |
| キーワード(3)（和/英） | データマイニング / Data Mining |
| キーワード(4)（和/英） | スポーツデータ / Sports Data |
| キーワード(5)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉永 温司 / Atsushi Yoshinaga |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 熊本大学(略称：熊本大) Kumamoto University(略称：Kumamoto Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 木山 真人 / Masato Kiyama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 熊本大学(略称：熊本大) Kumamoto University(略称：Kumamoto Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 尼﨑 太樹 / Motoki Amagasaki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 熊本大学(略称：熊本大) Kumamoto University(略称：Kumamoto Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-12-21 |
| 資料番号 | IBISML2023-35 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | IBISML-311 |
| ページ範囲 | pp.31-36(IBISML), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-12-13 (IBISML) |